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proffitteoy / Mathematician-Humanizer

git clone https://github.com/proffitteoy/Mathematician-Humanizer.git

An evidence-based AI writing skill for clearer, more human mathematical prose, built from stylometry and reference-style analysis

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LanguagePython
License—
Created2026-10-01 (19d ago)
Last push14d ago
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OwnerUser

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README excerpt
# Mathematician Humanizer
把中文或英文的数学说明、学习札记、讲义和技术文章,改写为 **one of the mathematicians** 公开博客中的解释风格:从具体问题进入,说明关键选择的动机,展开决定性步骤,并交代结论的适用范围。
基于 blader/humanizer 3.1.0 改编:26 项清理规则及其编号、分组来自上游,工作流与内容保护要求也据此调整。上游版权为 Siqi Chen(2025),保留完整 MIT 通知;本项目增补固定参考风格的六项论证习惯与示例。
## 快速使用
ChatGPT 用户可直接连接在线 MCP。支持本地 skill 的助手可按下面的方式调用。
让助手读取 SKILL.md,或者在安装后直接调用:
 [code] 
也可以指定文件:
 [code] 
默认返回完整终稿。改写文件时只修改正文,再简述改动;需要修改说明或展示过程时,可以明确要求。
## 通过 MCP 使用
已在 Sites 发布在线服务,可直接连接以下公网 HTTPS 地址:
 [code] 
传输协议为 **Streamable HTTP**,认证选择 **No Auth / 无身份验证**。无需在本机启动服务器,也无需另配模型 API 密钥。
### ChatGPT
1. 在设置的 Apps / Plugins 中添加自定义远程 MCP;若账号需要,先开启 Developer mode。
2. 填入上述地址,认证选 **No Auth**,点击 **Scan Tools**。
3. 确认发现下面的三个工具,安装后在对话中启用该插件。
4. 先调用 `get_writing_guide` 检查连接,再提交原稿:
 [code] 
### Codex
在本机终端添加远程服务,然后重新打开对话:
 [code] 
### 工具与使用边界
| 工具 | 用途 |
|---|---|
| `get_writing_guide` | 读取完整 skill,包括六项论证习惯和 26 项清理规则 |
| `prepare_mathematical_rewrite` | 提交 `text`,返回完整规则和改写任务;由调用它的 GPT 生成终稿 |
| `get_reference` | 读取 style、statistics、example 或 license 参考文档 |
原稿最多 30,000 个 Unicode 码点。稿件会发送到远程 MCP 服务,应用不保存稿件;客户端和托管平台按各自策略处理请求。服务不认证数学证明或作者身份,终稿仍需内容复核。
当前托管服务固定使用 skill 0.2.1,来源提交为 `3b8bded`,不会自动同步仓库后续更新。连接入口因账号界面而异;浏览器直接打开 `/mcp` 的 GET 405 属于正常协议行为,实际连接以工具扫描和调用结果为准。
## 本地 skill 安装
下载或克隆本仓库,将 `SKILL.md`、`references/` 和 `agents/` 复制到目标工具的 `mathematician-humanizer` 技能目录。普通改写直接使用这些文件,无需安装 Python 或下载模型。
Codex 用户可在仓库根目录运行:
 [code] 
重启或刷新技能后调用 `$mathematician-humanizer`。其他支持 `SKILL.md` 的工具使用各自的技能目录。
## 改写示例
**改前:**
> 最小二乘不仅是寻找答案的工具,更是理解唯一性的窗口。拟合向量唯一,但系数的唯一性需要满列秩。这一点至关重要。
**改后:**
> 最小二乘的答案是否唯一,取决于我们把什么看作答案。先看拟合向量:正交投影保证它唯一。再问同一个拟合向量能否来自不同系数;沿着矩阵的核移动系数不会改变拟合结果,所以系数唯一还需要满列秩。
完整演示见原稿、终稿与内容复核。
## 改写原则
整篇文章保持同一参考风格。先明确对象和问题,再解释选择、展开机制、检查条件,最后回答原问题。按读者的理解困难分配篇幅,必要的例子、回顾和证明细节要保留。
在这个基础上,用 Humanizer 的 26 项规则清理空泛强调、机械排比、虚饰、装饰性版式和聊天残留。规则按表达的作用使用;真实的对比、限定和动机可以保留。
事实、量词、否定、数学条件、定义域和证明依赖优先于风格。公式、代码、逐字引文和链接目标保持。中文按中文表达习惯改写,不套用英语统计阈值。
完整工作流、六项论证习惯和逐项例子都在 SKILL.md。
## 进一步阅读
- 研究与来源说明:研究路线、规则依据、上游 26 项对应与验证范围。
- 维护工具与运行协议:可选统计、风格卡更新和内容检查。
- 验收条件与变更记录。
上游许可适用于其沿用和改编内容;其他项目代码没有额外声明统一授权。